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- 【Azure 应用服务】Python3.7项目在引用pandas 模块后,部署报错
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问题描述参考“快速入门:在Linux上的Azure应用服务中创建Python应用”文档,在AppServiceForLinux环境中部署Python应用,在添加了pandas,应用本地运行成功,但是部署到AppService后,启动报错:ApplicationError2021051101.png问题分析获取日志:可以通过高级工具(kudu)连接到AppService后台,因为是Linux系统,所
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背景:客户集群内偶尔会出现java.io.InvalidClassException:org.apache.kudu.spark.kudu.KuduRDD;localclassincompatible:streamclassdescserialVersionUID=1,localclassserialVersionUID=1738372855795541573,公司集群从未出现。之前一直以为是版本
- 【Azure 应用服务】在 App Service for Windows 中自定义 PHP 版本的方法
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- 69.Kudu、Spark2、Kafka安装—CDH
大勇任卷舒
69.1演示环境介绍CDH集群运行正常操作系统版本为:CentOS6.5CM和CDH版本为:5.12.1CM管理员为:admin用户操作系统用户为:root用户69.2操作演示Kudu安装Kudu的Parcel部署下载Kudu的Parcel包:http://archive.cloudera.com/kudu/parcels/5.12.1/KUDU-1.4.0-1.cdh5.12.1.p0.10-e
- AJ-Report 【开源的一个BI平台】
临水逸
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AJ-Report是全开源的一个BI平台,酷炫大屏展示,能随时随地掌控业务动态,让每个决策都有数据支撑。 多数据源支持,内置mysql、elasticsearch、kudu驱动,支持自定义数据集省去数据接口开发,目前已支持30+种大屏组件/图表,不会开发,照着设计稿也可以制作大屏。 三步轻松完成大屏设计:配置数据源---->写SQL配置数据集---->拖拽配置大屏---->保存发布。欢迎体验。
- Kudu+Impala介绍
wjmmjr1
转自:http://www.360doc.com/content/18/0913/16/59691344_786386910.shtmlKudu+Impala介绍概述Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目。Kudu作为底层存储,在支持高并发低延迟kv查询的同时,还保持良好的Scan性能,该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询。Impala作为
- impala与kudu进行集成
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文章目录概要Kudu与Impala整合配置Impala内部表Impala外部表Impalasql操作kuduImpalajdbc操作表如果使用了Hadoop使用了Kerberos认证,可使用如下方式进行连接。概要Impala是一个开源的高效率的SQL查询引擎,用于查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据集。它提供了一个类似于传统关系型数据库的SQL接口,允许用户使用SQL语言
- 大数据框架(分区,分桶,分片)
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前言在大数据分布式中,分区,分桶,分片是设计框架的重点。此篇就来总结各个框架。建议收藏目录Hive分区与分桶ES分片Kafka分区HBase分区Kudu分区HiveHive分区是按照数据表的某列或者某些列分为多区,在hive存储上是hdfs文件,也就是文件夹形式。现在最常用的跑T+1数据,按当天时间分区的较多。把每天通过sqoop或者datax拉取的一天的数据存储一个区,也就是所谓的文件夹与文件。
- 45.使用Sentry授权—Kudu
大勇任卷舒
45.1演示环境CDH5.11.2和CDH5.13两个集群运行正常两个集群Kudu已经安装,且已集成Impala,操作正常两个集群都已启用Sentry并且配置正确CDH5.11.2和CDH5.13集群用root用户操作集群未启用Kerberos该项不影响整个测试效果,Fayson只是为了操作方便。45.2操作演示CDH5.11.2测试Kudu1.3的Sentry授权创建admin管理员role,给
- Kudu-1.16编译中下载Gradle依赖失败的解决办法
stiga-huang
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Kudu-1.16编译中下载Gradle依赖失败的解决办法最近在国内的机器上编译Impala的native-toolchain,没法挂代理,发现编译kudu-1.16时失败了:FAILURE:Buildfailedwithanexception.*Whatwentwrong:Executionfailedfortask':buildSrc:compileGroovy'.>Couldnotresol
- Impala元数据简介
stiga-huang
Impala
Impala元数据简介背景Impala是一个高性能的OLAP查询引擎,与其它SQL-on-Hadoop的ROLAP解决方案如Presto、SparkSQL等不同的是,Impala对元数据(Metadata/Catalog)做了缓存,因此在做查询计划生成时不再依赖外部系统(如Hive、HDFS、Kudu),能做到毫秒级别的生成时间。另外缓存元数据也能极大减少对底层系统Master节点(HiveMet
- Kudu之Scala版本API
香山上的麻雀
建表://创建kudu连接valkuduClient=newKuduClient.KuduClientBuilder("172.20.85.29:7051").build()//设置表名valtableName="kudu_test"//创建列valcolums=List[ColumnSchema]((newColumnSchema.ColumnSchemaBuilder("name",Type.
- Hive实战处理(二十三)hive整合phoenix
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背景:业务表使用hbase存储,使用hive整合phoenix,使用sql语句进行数据查询(如果可以的话使用网关API对外提供服务)统一接口调用,查询上线比较高效。1、hive整合phoenix的原理Hive支持使用HDFS之外的存储系统作为底层存储系统,其中官方明确支持HBase,Kudu,Druid和JDBC(MySQL等)。Hive提供了相应的接口StorageHandlers,用以实现和其
- kudu介绍和使用
古城的风cll
大数据kudu
kudu架构同hdfs和Hbase相似,kudu使用单个的master节点,用来管理集群的元数据,并且使用任意数量的tabletserver节点来存储实际数据。可以部署多个master节点来提高容错性,一个table表的数据,被分割成一个或多个tablet,tablet被部署在tabletserver来提高数据读写服务Kudu有列长度限制,不能超过64k不支持CHAR、VARCHAR、DATE和数
- impala + kudu | 大数据实时计算踩坑优化指南
王知无(import_bigdata)
java数据库mysqlsparkhadoop
一开始需要全量导入kudu,这时候我们先用sqoop把关系数据库数据导入临时表,再用impala从临时表导入kudu目标表由于sqoop从关系型数据直接以parquet格式导入hive会有问题,这里默认hive的表都是text格式;每次导完到临时表,需要做invalidatemetadata表操作,不然后面直接导入kudu的时候会查不到数据.除了查询,建议所有impala操作都在impala-sh
- Impala查询详解
weixin_34234823
系统架构数据库c/c++
Impala的定位是一种新型的MPP查询引擎,但是它又不是典型的MPP类型的SQL引擎,提到MPP数据库首先想到的可能是GreenPlum,它的每一个节点完全独立,节点直接不共享数据,节点之间的信息传递全都通过网络实现。而Impala可以说是一个MPP计算引擎,它需要处理的数据存储在HDFS、Hbase或者Kudu之上,这些存储引擎都是独立于Impala的,可以称之为第三方存储引擎,Impala使
- kudu NoSQL数据库详解
wespten
数据库存储块存储文件存储对象存储分布式网络存储ui
一、Hbase、Kudu和ClickHouse对比Hadoop生态圈中HDFS一直用来保存底层数据。Hbase作为一款Nosql也是Hadoop生态圈的核心组件,它海量的存储能力,优秀的随机读写能力,能够处理一些HDFS不足的地方。Clickhouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。能够使用SQL查询实时生成分析数据报告。它同样拥有优秀的数据存储能力。ApacheK
- 备份kudu表数据(Kudu导入导出)
冬瓜螺旋雪碧
HadoopKudu自己踩得坑Impalakudu数据导入导出impala备份kudu表数据kudu数据备份impala数据备份
由于kudu修改hostname导致数据raft无法自动刷新,无法写入和修改所以需要做好备份。方法0:最简单的方法是建好一张和需要备份的表一样的kudu表INSERTINTOTABLEsome_parquet_tableSELECT*FROMkudu_table方法一:(在Hue中进行即可)1,利用impala进行备份,将Kudu表结构转化为impala表结构(其数据存储在hdfs中)提前建好im
- kudu update操作
badboynt
EsgynDBkudu学习笔记数据库sql
kudu的update操作与insert操作类似,一开始需要先查询主键是否存在。如果不存在则会报错。。只有当主键存在时,才会真正进行写入操作。查询主键的过程与insert过程完全相同。流程如下图所示:当主键存在时,此时已经定位到某个具体的rowset了。在这里update操作与insert操作开始体现出区别。一个diskrowset中包含一个basedata以及多个deltafile。insert
- Impala-查询Kudu表详解(超详细)
大数据魔法师
Impala大数据
文章目录前言一、使用Impala查询kudu表介绍1.使用Impala与Kudu表的好处2.配置Impala以使用Kudu3.Kudu副本因子二、ImpalaDDL增强功能1.Kudu表的主键列2.Kudu表特定的列属性1.主键属性2.NULL|NOTNULL属性3.DEFAULT属性4.ENCODING属性5.COMPRESSION属性6.BLOCK_SIZE属性三、Kudu表分区1.哈希分区2
- 23.Kudu表插入中文字符
大勇任卷舒
23.1问题情况使用ImpalaJDBC向Kudu表中插入中文字符,插入的中文字符串乱码,中文字符串被截断。测试环境:CDH5.12.0Kudu1.4.0ImpalaJDBC41_2.5.35使用ImpalaJDBC代码进行测试,测试代码staticStringJDBC_DRIVER="com.cloudera.impala.jdbc41.Driver";staticStringCONNECTIO
- Flink实时电商数仓之Doris框架(七)
十七✧ᐦ̤
flink大数据doris
Doris框架大规模并行处理的分析型数据库产品。使用场景:一般先将原始数据经过清洗过滤转换后,再导入doris中使用。主要实现的功能有:实时看板面向企业内部分析师和管理者的报表面向用户或者客户的高并发报表分析即席查询统一数仓构建:替换了原来由Spark,Hive,Kudu,Hbase等旧框架数据湖联邦查询:通过外表的方式联邦分析位于Hive,IceBerg,Hudi中的数据Doris架构后端:C语
- 01-黑马程序员大数据开发
S1406793
大数据开发大数据
一.Hadoop概述1.什么是大数据狭义上:对海量数据进行处理的软件技术体系广义上:数字化、信息化时代的基础支撑,以数据为生活赋2.大数据的核心工作:存储:妥善保存海量待处理数据;ApacheKUDU、云平台存储:阿里云OSS、UCloud的US3、AWS的S3、金山云的KS3等等计算:完成海量数据的价值挖掘;ApacheHadoop-MapReduce;ApacheHive是一款以SQL
- kudu建表/试图sql
Poo某人
----创建kudu表CREATETABLEDatabases.Table1(idINT,nameSTRING,ageSTRING,PRIMARYKEY(id1))PARTITIONBYHASHPARTITIONS3STOREDASKUDU-----创建kudu试图CREATEVIEWIFNOTEXISTSDatabases.view1ASSELECTid,name,ageFROMDatabase
- kudu由来、架构、数据存储结构、注意事项
AllenGd
KUDUkudu
一、kudu背景介绍Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,是ApacheHadoop生态圈的成员之一(incubating),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往Hadoop存储层的空缺。1.1一方面:在KUDU之前,大数据主要以两种方式存储;(1)静态数据:以HDFS引擎作为存储引擎,适用于高吞吐量的离线大数据分析场景。这类存储的局限性是数据无法进行随机的读写。(2)动
- Kudu-架构与设计
临江蓑笠翁
大数据#Kudu架构
Kudu架构与设计一、背景1.存储组件2.使用场景3.多组件组合缺点3.1架构复杂3.2时效性低3.3应对数据更新二、Kudu概述1.设计特点2.框架适用场景3.框架不适用场景三、数据模型与存储1.Table2.Tablet3.MetaData4.RowSet5.MemRowSet6.DiskRowSet6.1BaseData6.2DeltaStores四、Kudu架构图1.Mastertable
- 2.CENTOS安装CDH和Kudu-1
大勇任卷舒
版本:CENTOS7.2CDH5.10Kudu1.22.1概述本文CENTOS7.2操作系统部署CDH企业版的过程。Cloudera企业级数据中心的安装主要分为4个步骤:集群服务器配置,包括安装操作系统、关闭防火墙、同步服务器时钟等;外部数据库安装安装Cloudera管理器;安装CDH集群;集群完整性检查,包括HDFS文件系统、MapReduce、Hive等是否可以正常运行。这篇文档将着重介绍Cl
- flink写入带kerberos认证的kudu connector
重生之我在异世界打工
flinkflink
文章目录前言一、介绍二、先来看kudujavaapi认证kerberos1.首先需要进行kerberos的验证(需要将相应用户的keytab文件引入本地)2.依赖3.引入hadoop配置文件4.获取客户端5.增删改查三、修改flink-kuduconnector支持kerberos1.先从github下载源码2.修改四、修改后的代码分享前言找了半天网上一点资料都没有,还是得靠自己。一、介绍flin
- 这个牛逼了,基于 SpringBoot + Vue 实现的可视化拖拽编辑的大屏项目
qq_18932003
vueelasticsearchmysql
今天给小伙伴们分享一个基于SpringBoot+Vue实现的可视化拖拽编辑的大屏项目-AJ-Report简介AJ-Report由安吉加加开源的一个BI平台,酷炫大屏展示,能随时随地掌控业务动态,让每个决策都有数据支撑。 多数据源支持,内置mysql、elasticsearch、kudu驱动,支持自定义数据集省去数据接口开发,支持17种大屏组件,不会开发,照着设计稿也可以制作大屏。 三步轻松完成
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟